简述用python进行平稳性检验的常用方法

平稳性检验是用来检验时间序列数据是否平稳的统计方法，通常使用Augmented Dickey-Fuller (ADF)检验和KPSS检验。

在Python中，可以使用statsmodels库来进行平稳性检验。具体方法如下：

1. ADF检验

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

result = adfuller(data)
print('ADF统计值为：', result[0])
print('p值为：', result[1])

如果p值小于0.05，则拒绝原假设，即数据是平稳的；如果p值大于0.05，则不能拒绝原假设，即数据不是平稳的。

2. KPSS检验

from statsmodels.tsa.stattools import kpss

result = kpss(data)
print('KPSS统计值为：', result[0])
print('p值为：', result[1])

如果p值小于0.05，则拒绝原假设，即数据不是平稳的；如果p值大于0.05，则不能拒绝原假设，即数据是平稳的。

在实际应用中，通常会同时使用ADF检验和KPSS检验来进行平稳性检验，以保证结果的可靠性。